自定义的UDF如何应用到每一个字段

如果您想将自定义的UDF应用到每一个字段，可以使用Spark的withColumn方法。withColumn方法可以接收两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是一个UDF，该UDF将被应用到每一个字段。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

# 定义一个UDF
def my_udf(value):
    return value.strip().lower()

# 将UDF应用到每一个字段
my_df = my_df.select(*[udf(my_udf, StringType())(column_name).alias(column_name) for column_name in my_df.columns])

在这个示例中，我们首先定义了一个名为my_udf的UDF，该UDF将字符串转换为小写并删除前后空格。然后，我们使用select方法和一个列表推导式将UDF应用到每一个字段。列表推导式将会遍历数据集中的每一个字段，并将它们作为参数传递给UDF，并使用alias方法将结果重命名为原始列名。